Distillation技術を用いたネットワークの分類精度に対する考察

URI http://harp.lib.hiroshima-u.ac.jp/pu-hiroshima/metadata/12595
ファイル
タイトル
Distillation技術を用いたネットワークの分類精度に対する考察
別タイトル
A Consideration of Classification Accuracy of Network Using Distillation Technology
著者
氏名 藤井 哲崇
ヨミ フジイ ヨシタカ
別名 Fujii Yoshitaka
氏名 市村 匠
ヨミ イチムラ タクミ
別名 Ichimura Takumi
抄録

Abstract—Since the architecture of deep learning has many parameters such as weights, bias, and its structure, we may be faced with a problem that the learning technology can not be implemented in a real world. The general deep learning method takes a long time calculation. Therefore, a new technology for the simplification of architecture is required. The trained simplified network should reach the higher classification capability under the optimal structure. In this paper, we investigate the Distillation technology proposed by Hinton using AIC to evaluate the trained network architecture and its accuracy of classification.

内容記述

開催日:平成29年7月22日
会場:広島工業大学

掲載雑誌名
2017 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会講演論文集
開始ページ
49
終了ページ
53
出版年月日
2017
出版者
IEEE SMC Hiroshima Chapter
寄与者
市村匠
本文言語
日本語
資料タイプ
会議発表論文
著者版フラグ
出版社版
区分
pu-hiroshima